001-ksum 求符合条件的 k 个数 1. Two Sum/15. 3Sum/18. 4Sum/
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000-从零开始的数据结构与算法
001-01-ksum 求符合条件的 k 个数 1. Two Sum/15. 3Sum/18. 4Sum/
002-两数相加 add two numbers
003-无重复字符的最长子串 Longest Substring Without Repeating Characters
004-寻找两个正序数组的中位数
005-最长回文子串 Longest Palindromic Substring
006-N 字形变换 zigzag conversion
007-整数反转 reverse integer 整数的位运算汇总
008-Regular Expression Matching 正则表达式匹配 + 42.Wildcard Matching 通配符匹配
009-盛最多水的容器 Container With Most Water 双指针法 + 42. 接雨水 Trapping Rain Water + 407. Trapping Rain Water II
010-删除链表的倒数第 N 个结点 Remove Nth Node From End of List 双指针
011-21.合并多个有序的链表 merge k sorted lists
012-括号生成 generate-parentheses + 20. 有效的括号 valid parentheses + 32. 最长有效括号 Longest Valid Parentheses
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014-两数相除 divide two integers
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020-39. 组合总和 Combination Sum + 40. 组合总和 II Combination Sum II + 77. 组合 combinations + 216. Combination Sum III + 377. 组合总和 Ⅳ
1. Two Sum 两数之和
题目
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标。
你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素不能使用两遍。
示例:
给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
所以返回 [0, 1]
思路
最简单粗暴的一个双层循环:
(1)遍历第一层数组 nums[i]
(2)遍历第二层数组 nums[j],如果 nums[i] + nums[j] == t,符合。
基础解法
java 实现:
public int[] twoSumBasic(int[] nums, int target) {for(int i = 0; i < nums.length; i++) {for(int j = 0; j < nums.length; j++) {// 每个元素只使用一次if(i == j) {continue;}if(nums[i] + nums[j] == target) {return new int[]{i, j};}}}// 实际每个都有答案,不应该都到这里。return null;
}
性能分析:
可谓惨不忍睹,为什么呢?
是否有比较好的优化思路?
Runtime: 167 ms, faster than 5.01% of Java online submissions for Two Sum.
Memory Usage: 41.3 MB, less than 10.92% of Java online submissions for Two Sum.
优化解法
优化思路:
借助 HashMap 数据结构,将原本 O(n) 的遍历,降低为 O(1) 的查询。
java 实现如下:
实现时注意 HashMap 的扩容问题,此处直接指定为和数组一样大。
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {int[] result = new int[2];final int length = nums.length;Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>(length);for(int i = 0; i < length; i++) {int num = nums[i];int targetKey = target - num;if (map.containsKey(targetKey)) {result[1] = i;result[0] = map.get(targetKey);return result;}map.put(num, i);}return result;
}
效果:
Runtime: 1 ms, faster than 99.93% of Java online submissions for Two Sum.
Memory Usage: 39.5 MB, less than 69.35% of Java online submissions for Two Sum.
15. 3Sum 三数之和
结束了第一道开胃菜之后,我们来看看第二道菜。
题目
给你一个包含 n 个整数的数组 nums,判断 nums 中是否存在三个元素 a,b,c ,使得 a + b + c = 0 ?请你找出所有满足条件且不重复的三元组。
注意:答案中不可以包含重复的三元组。
示例:
给定数组 nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4],满足要求的三元组集合为:
[[-1, 0, 1],[-1, -1, 2]
]
粗暴解法
最简单的思路,我们直接来一个三层循环:
public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {if(nums.length < 3) {return Collections.emptyList();}List<List<Integer>> results = new ArrayList<>();Set<String> stringSet = new HashSet<>();for(int i = 0; i < nums.length-2; i+=3) {for(int j = i+1; j < nums.length-1; j++) {for(int k = j+1; k < nums.length; k++) {if((nums[i] + nums[j]+nums[k]) == 0) {List<Integer> list = Arrays.asList(nums[i], nums[j], nums[k]);// 排序保证结果不重复Collections.sort(list);String string = list.toString();if(stringSet.contains(string)) {continue;}stringSet.add(string);results.add(list);}}}}return results;
}
- 执行结果
很不幸,这个是不通过的。会执行超时,因为执行的比较慢。
优化解法
优化思路:
(1)对原始数组进行排序,保证可以使用双指针法
(2)固定 1 个元素。剩余的两个元素采用双指针的方式。初始化时,一个在最左边,一个在最右边。然后不断调整位置,直到符合条件为止。
(3)不可以包含重复的三元组,要同时跳过重复的信息。
java 实现:
public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {//1. 排序Arrays.sort(nums);List<List<Integer>> results = new ArrayList<>(nums.length);//2. 双指针for(int i = 0; i < nums.length; i++) {int num = nums[i];if(num > 0) {return results;}if(i > 0 && nums[i] == nums[i-1]) {continue;}int l = i+1;int r = nums.length-1;while (l < r) {int sum = num + nums[l] + nums[r];if(sum < 0) {l++;} else if(sum > 0) {r--;} else {List<Integer> integers = new ArrayList<>(3);integers.add(num);integers.add(nums[l]);integers.add(nums[r]);results.add(integers);// 跳过重复的元素while(l < r && nums[l+1] == nums[l]) {l++;}while (l < r && nums[r-1] == nums[r]) {r--;}l++;r--;}}}return results;
}
性能:
速度超过 99.87 的用户提交,还不错。
16. 最接近的三数之和
给你一个长度为 n 的整数数组 nums 和 一个目标值 target。
请你从 nums 中选出三个整数,使它们的和与 target 最接近。
返回这三个数的和。
假定每组输入只存在恰好一个解。
示例 1:
输入:nums = [-1,2,1,-4], target = 1
输出:2
解释:与 target 最接近的和是 2 (-1 + 2 + 1 = 2) 。
示例 2:
输入:nums = [0,0,0], target = 1
输出:0
提示:
3 <= nums.length <= 1000
-1000 <= nums[i] <= 1000
-10^4 <= target <= 10^4
V1-双指针法
思路
针对多个数之和,对无序的数组进行一次排序,可以大大降低后续的时间复杂度。
我们通过两个指针,l r 分别计算每一次的差值,找到最小的差异。
当然,等于肯定最小,直接返回即可。
java 实现
/*** 思路:** 能否继续借助排序+双指针?** 1. 如果相等,则直接返回* 2. 否则需要保存最接近的一个值。** 3. 如果差异越来越大,则直接停止。** 使用 abs** @param nums 数字* @param target 目标值* @return 结果* @since v1*/public int threeSumClosest(int[] nums, int target) {// 最小if(nums.length == 3) {return nums[0]+nums[1]+nums[2];}//1. 排序Arrays.sort(nums);//2. 双指针int diff = Integer.MAX_VALUE;for(int i = 0; i < nums.length; i++) {int l = i+1;int r = nums.length-1;// 去重 i,l,rwhile (l < r) {// 此处可以直接返回int sum = nums[i] + nums[l] + nums[r];int loopDiff = sum-target;if(sum == target) {return target;} else if(loopDiff < 0) {// 偏小l++;if(Math.abs(loopDiff) < Math.abs(diff)) {diff = loopDiff;}} else {// 偏大r--;if(Math.abs(loopDiff) < Math.abs(diff)) {diff = loopDiff;}}}}return target+diff;}
效果
Runtime: 5 ms, faster than 99.27% of Java online submissions for Container With Most Water.
Memory Usage: 39 MB, less than 100% of Java online submissions for Container With Most Water.
效果还是非常不错的。
V2-优化
思路
针对上面的算法进行优化。
能否继续借助排序+双指针?
-
最大值如果依然小于原有差异,跳过
-
最小值如果依然大于原有差异,跳过。
直接先把可能有结果的大概范围找到,然后再进一步细化,快速定位结果。
java 实现
public int threeSumClosest(int[] nums, int target) {// 最小int result = nums[0] + nums[1] + nums[2];//1. 排序Arrays.sort(nums);//2. 双指针for(int i = 0; i < nums.length-2; i++) {int l = i+1;int r = nums.length-1;if (nums[i] + nums[i+1] + nums[i+2] - target >= Math.abs(target - result)) {break; //Too big, can't get better result!}if (i < nums.length-3 && nums[i+1] + nums[nums.length-2] + nums[nums.length-1] < target) {continue; //Too small, skip}while (l < r) {// 此处可以直接返回int sum = nums[i] + nums[l] + nums[r];// 如果差异较小if(Math.abs(sum-target) < Math.abs(result-target)) {result = sum;} else if(sum < target) {// 偏小l++;} else if(sum > target) {r--;} else {return sum;}}}return result;}
效果
Runtime: 1 ms, faster than 100.00% of Java online submissions for 3Sum Closest.
Memory Usage: 38.9 MB, less than 85.21% of Java online submissions for 3Sum Closest.
18. 4Sum 四数之和
常言道,有二有三必须有四。
这道题当然还有四个数之和的版本。
题目
给定一个包含 n 个整数的数组 nums 和一个目标值 target,判断 nums 中是否存在四个元素 a,b,c 和 d ,使得 a + b + c + d 的值与 target 相等?找出所有满足条件且不重复的四元组。
注意:
答案中不可以包含重复的四元组。
示例:
给定数组 nums = [1, 0, -1, 0, -2, 2],和 target = 0。满足要求的四元组集合为:
[[-1, 0, 0, 1],[-2, -1, 1, 2],[-2, 0, 0, 2]
]
解法
解题思路类似上述的 3 个数之和,区别是这次我们固定左边 2 个元素。
java 实现如下:
public List<List<Integer>> fourSum(int[] nums, int target) {// 大小可以优化List<List<Integer>> resultList = new ArrayList<>(nums.length);//1. 排序Arrays.sort(nums);//2. 类似双指针,固定左边2个元素。for(int i = 0; i < nums.length -3; i++) {// 跳过 i 的重复元素if(i > 0 && nums[i] == nums[i-1]) {continue;}for(int j = i+1; j < nums.length-2; j++) {// 确保跳过 j 的重复元素if(j > i+1 && nums[j] == nums[j-1]) {continue;}// 双指针法则int l = j+1;int r = nums.length-1;while (l < r) {int sum = nums[i]+nums[j]+nums[l]+nums[r];// 遍历完所有符合的信息if(sum < target) {l++;} else if(sum > target) {r--;} else {List<Integer> result = Arrays.asList(nums[i], nums[j], nums[l], nums[r]);resultList.add(result);// 跳过重复的元素while (l < r && nums[l] == nums[l+1]) {l++;}while(l < r && nums[r] == nums[r-1]) {r--;}l++;r--;}}}}return resultList;
}
经过 3sum 之后,你对自己的实现信心十足。
效果对比打败了 49.10% 的用户。WTF!
其实答案也很简单,因为大家和你一样已经学会了这种解法。
那么,我们还能优化吗?
优化方法
思路:
主要是可以快速返回的一些优化
(1)对于长度小于 4 的数组,直接返回
(2)如果在当前循环中 max 小于 target,或者 min 大于 target 其实也可以快速跳过。
java 实现:
public List<List<Integer>> fourSum(int[] nums, int target) {//1.1 快速返回if(nums.length < 4) {return Collections.emptyList();}// 大小可以优化List<List<Integer>> resultList = new ArrayList<>(nums.length);//2. 排序Arrays.sort(nums);//1.2 范围判断final int length = nums.length;int min = nums[0] + nums[1] + nums[2] + nums[3];int max = nums[length-1] + nums[length-2] + nums[length-3] + nums[length-4];if(min > target || max < target) {return resultList;}//3. 类似双指针,固定左边2个元素。for(int i = 0; i < length -3; i++) {// 跳过 i 的重复元素if(i > 0 && nums[i] == nums[i-1]) {continue;}for(int j = i+1; j < length-2; j++) {// 确保跳过 j 的重复元素if(j > i+1 && nums[j] == nums[j-1]) {continue;}// 双指针法则int l = j+1;int r = length-1;// 快速跳过int minInner = nums[i] + nums[j] + nums[j+1] + nums[j+2];int maxInner = nums[i] + nums[j] + nums[r-1] + nums[r];if(minInner > target || maxInner < target) {continue;}while (l < r) {int sum = nums[i]+nums[j]+nums[l]+nums[r];// 遍历完所有符合的信息if(sum < target) {l++;} else if(sum > target) {r--;} else {List<Integer> result = Arrays.asList(nums[i], nums[j], nums[l], nums[r]);resultList.add(result);// 跳过重复的元素while (l < r && nums[l] == nums[l+1]) {l++;}while(l < r && nums[r] == nums[r-1]) {r--;}l++;r--;}}}}return resultList;
}
效果:
超过了 92.32% 的提交,勉强过关。
Runtime: 5 ms, faster than 92.21% of Java online submissions for 4Sum.
Memory Usage: 39.9 MB, less than 56.17% of Java online submissions for 4Sum.
ksum
题目
经过了上面的 2sum/3sum/4sum 的洗礼,我们现在将这道题做下推广。
如何求 ksum?
思路
其实所有的这种解法都可以转换为如下的两个问题:
(1)sum 问题
(2)将 k sum 问题转换为 k-1 sum 问题
示例代码
/*** 对 k 个数进行求和* @param nums 数组* @param target 目标值* @param k k* @param index 下标* @return 结果类表* @since v1*/
public List<List<Integer>> kSum(int[] nums, int target, int k, int index) {int len = nums.length;List<List<Integer>> resultList = new ArrayList<>();if (index >= len) {return resultList;}if (k == 2) {int i = index, j = len - 1;while (i < j) {//find a pairif (target - nums[i] == nums[j]) {List<Integer> temp = new ArrayList<>();temp.add(nums[i]);temp.add(target - nums[i]);resultList.add(temp);//skip duplicationwhile (i < j && nums[i] == nums[i + 1]) {i++;}while (i < j && nums[j - 1] == nums[j]) {j--;}i++;j--;//move left bound} else if (target - nums[i] > nums[j]) {i++;//move right bound} else {j--;}}} else {for (int i = index; i < len - k + 1; i++) {//use current number to reduce ksum into k-1 sumList<List<Integer>> temp = kSum(nums, target - nums[i], k - 1, i + 1);if (temp != null) {//add previous resultsfor (List<Integer> t : temp) {t.add(0, nums[i]);}resultList.addAll(temp);}while (i < len - 1 && nums[i] == nums[i + 1]) {//skip duplicated numbersi++;}}}return resultList;
}
开源地址
为了便于大家学习,所有实现均已开源。欢迎 fork + star~
https://github.com/houbb/leetcode
参考资料
https://leetcode-cn.com/problems/two-sum
https://leetcode.com/problems/two-sum/discuss/3/Accepted-Java-O(n)-Solution
https://leetcode-cn.com/problems/3sum
https://leetcode-cn.com/problems/4sum
https://leetcode.com/problems/4sum/discuss/8609/My-solution-generalized-for-kSums-in-JAVA
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